理论教育 大数据助力金融创新服务拓展全球

大数据助力金融创新服务拓展全球

时间:2023-05-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:目前,使用Kabbage贷款服务的网店店主已达近万家,Kabbage的服务范围目前仅限于美国境内,不过打算利用融资将服务拓展至其他国家。当然,凭借大数据服务平台开展金融服务的,除了上述的Kabbage和淘宝信用贷款外,还有许多其他的创新。大数据推动金融机构的战略转型,能够降低金融机构的管理和运行成本,有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力。

大数据助力金融创新服务拓展全球

大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力,或者是从大数据资产中快速变现的能力。基于大数据的金融服务平台模式通过打造类似“去哪儿”网这样的金融产品垂直搜索引擎的方式,把有借款需求的个人和有放款需要的中小银行和小贷机构放在一个平台上进行对接,然后通过广告费或者交易佣金的方式获得收入。

基于大数据的商业模式创新过程有两个核心环节:一是数据获取,二是数据的分析利用。虽说大数据是一座极具价值的“金矿”,但如果不能科学地加以利用,那么大数据就变成了一堆堆毫无用处的“石头”。

Kabbage是一家为网店店主提供营运资金贷款服务的美国创业公司,总部位于美国亚特兰大,截至目前已经成功融资6000多万美元。Kabbage的主要目标客户是eBay、亚马孙雅虎、Etsy、Shopify、Magento、PayPal上的美国网商。

Kabbage与“阿里小贷”的经营模式类似,通过查看网店店主的销售信用记录、顾客流量、评论以及商品价格和存货等信息,来最终确定是否为他们提供贷款以及贷多少金额,贷款金额上限为4万美元。店主可以主动在自己的Kabbage账户中添加新的信息,以增加获得贷款的概率。Kabbage通过支付工具PayPal为网店店主提供资金贷款,贷款资金到账的速度相当快,最快十分钟就可以搞定。

Kabbage用于贷款判断的支撑数据的来源除了网上搜索和查看外,还来自于网上商家的自主提供,且提供的数据多少直接影响着最终的贷款情况。Kabbage也通过与物流公司UPS、财务管理软件公司Intuit合作,扩充数据来源渠道。

目前,使用Kabbage贷款服务的网店店主已达近万家,Kabbage的服务范围目前仅限于美国境内,不过打算利用融资将服务拓展至其他国家。

Kabbage从多元化的渠道收集数据,并结合金融行业的特点,有效地控制了风险。充分体现出大数据的资产价值,如同传统的抵押物一样可以换取资金。

淘宝网在聚划算平台推出了一个奇怪的团购“商品”——淘宝信用贷款。开团不到10分钟,500位淘宝卖家就让这一团购“爆团”。他们有望分享总额约3000万元的淘宝信用贷款,并能享受贷款利息7.5折的优惠。据悉,目前已经有近两万名淘宝卖家申请过淘宝信用贷款,贷款总额超过14亿元。(www.daowen.com)

淘宝信用贷款是阿里金融旗下专门针对淘宝卖家进行金融支持的贷款产品。淘宝平台通过以卖家在淘宝网上的网络行为数据做一个综合的授信评分,卖家纯凭信用拿贷款,无需抵押物,无须担保人。由于其非常吻合中小卖家的资金需求,且重视信用无担保、抵押的门槛,更加上其申请流程非常便捷,仅需要线上申请,几分钟内就能获贷,被不少卖家戏称为“史上最轻松的贷款”,也成为淘宝网上众多卖家进行资金周转的重要手段。

在本案例中,淘宝信用贷款这种新型微贷技术不依赖抵押、担保,而是看重企业的信用,同时通过数据的运算来评核企业的信用,这不仅降低了申请贷款的门槛,也极大简化了申请贷款的流程,使其有了完全在互联网上作业的可能性。当然,凭借大数据服务平台开展金融服务的,除了上述的Kabbage和淘宝信用贷款外,还有许多其他的创新。

金融是服务于实体经济的,随着大数据时代的到来,传统的实体经济形态正在向融合经济形态转变,同时虚拟经济也快速兴起,金融的服务对象必将随之发生变化,这种转变为金融业带来了巨大的机遇和挑战。如图7所示。

图7 融合经济产生新的金融需求

虚拟经济是经济虚拟化(西方称之为“金融深化”)的必然产物,是指基于计算机和互联网产生的一种经济形态,其产品和服务都具有虚拟化的特点,具体包括软件、网络游戏、社交网络、搜索引擎、门户网站等细分市场领域。实体经济是指物质的、精神的产品和服务的生产、流通等经济活动。随着新兴信息技术的快速发展,实体经济与虚拟经济正在加速融合,从而衍生了未来的主体经济形态,融合经济、电子商务、O2O模式都是融合经济发展进程的一个产物。

大数据推动金融机构的战略转型,能够降低金融机构的管理和运行成本,有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力。大数据的这些价值已经得到互联网公司以及金融机构的认可,谁掌握的“拼图”图块多,谁就能快速拼出客户的图谱,成为真正的王者。然而,目前来看,谁都不愿意轻易地交出自己手上的“拼图”,于是,互联网公司、银行、支付机构等各个海量数据的拥有者便展开了激烈的金融数据争夺战。

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